Clinical characteristicsUnivariate

Clinical characteristics
Univariate regression analyses showed that more baseline health
anxiety (HAI), general anxiety (BAI), and anxiety sensitivity (ASI)
predicted more improvement in health anxiety. Depressive symptoms,
years with severe health anxiety, concurrent stable psychotropic
medication with SSRI/SNRI, comorbid depression, comorbid
anxiety disorder did not significantly predict improvement. In the
final multiple and quantile regression models, baseline health
anxiety and anxiety sensitivity remained significant predictors.
Demographic variables
No demographic variables, i.e. age, gender, having children,
computer skills, educational level, or marital status significantly
predicted improvement in health anxiety.
Therapy process related factors
More completed modules, higher levels of treatment credibility,
somatosensory amplification, and mindful non-reactivity, and
better working alliance were significant predictors in the univariate
regression analyses. Reading ability and time spent reading were
not significantly related to outcome and there were no moderators.
In the final multiple regression and quantile models number of
completed modules, treatment credibility and working alliance
remained significant predictors.
Decision tree based on signal detection analysis
Fig. 1 displays the results of the signal detection analysis based
on recursive partitioning. As shown in Fig. 1 treatment credibility
and baseline health anxiety were significant predictors of clinically
significant improvement

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลักษณะทางคลินิกวิเคราะห์การถดถอยอย่างไร Univariate พบว่ามากกว่าสุขภาพพื้นฐานความวิตกกังวล (ไฮ), วิตกกังวลทั่วไป (บ่าย), และความวิตกกังวลความไว (ประกอบ)คาดว่า การปรับปรุงเพิ่มเติมในสุขภาพความวิตกกังวล อาการ depressiveปีกับความวิตกกังวลอย่างรุนแรงสุขภาพ psychotropic มั่นคงเกิดขึ้นพร้อมกันยา SSRI/SNRI ภาวะซึมเศร้า comorbid, comorbidโรควิตกกังวลได้ไม่ทำนายปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ ในสุดท้ายหลาย รุ่น quantile ถดถอย สุขภาพพื้นฐานและความไวความวิตกกังวลและความวิตกกังวลยังคง predictors สำคัญตัวแปรทางประชากรไม่มีประชากรตัวแปร เช่นอายุ เพศ มีลูกทักษะด้านคอมพิวเตอร์ ระดับการศึกษา หรือสถานภาพอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุงที่คาดการณ์ในสุขภาพความวิตกกังวลปัจจัยที่เกี่ยวข้องดำเนินการบำบัดเพิ่มเติมเสร็จโมดูล รักษาความน่าเชื่อถือ ระดับสูงขยาย somatosensory และระวังไม่เกิดปฏิกิริยา และพันธมิตรทำงานดีขึ้นถูก predictors สำคัญในอย่างไร univariateวิเคราะห์การถดถอย ความสามารถในการอ่านและเวลาที่ใช้ในการอ่านที่เกี่ยวข้องกับผลที่ได้ไม่มาก และมีผู้ควบคุมไม่ในสุดท้ายหลายถดถอยและ quantile รุ่นจำนวนโมเสร็จสมบูรณ์ รักษาความน่าเชื่อถือ และพันธมิตรที่ทำงานยังคง predictors สำคัญต้นไม้การตัดสินใจที่ใช้ในการวิเคราะห์ตรวจสอบสัญญาณFig. 1 แสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ตรวจสอบสัญญาณตามในการแบ่งพาร์ทิชันซ้ำ ตามที่แสดงใน Fig. 1 รักษาความน่าเชื่อถือความวิตกกังวลสุขภาพพื้นฐาน สำคัญ predictors ของทางคลินิกปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลักษณะทางคลินิก
การวิเคราะห์การถดถอย Univariate แสดงให้เห็นว่าสุขภาพพื้นฐานมากขึ้น
ความวิตกกังวล (HAI) ความวิตกกังวลทั่วไป (ตากใบ) และความไวความวิตกกังวล (ASI)
คาดการณ์การปรับปรุงเพิ่มเติมในความวิตกกังวลต่อสุขภาพ อาการซึมเศร้า,
ปีที่มีความวิตกกังวลต่อสุขภาพอย่างรุนแรงต่อจิตประสาทที่มั่นคงพร้อมกัน
กับยา SSRI / ซึมเศร้าร่วมของผู้ป่วยร่วมของผู้ป่วย
โรควิตกกังวลไม่ได้คาดการณ์การปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ ใน
หลายรูปแบบและ quantile ถดถอยสุดท้ายสุขภาพพื้นฐาน
ความวิตกกังวลและความไวความวิตกกังวลยังคงทำนายอย่างมีนัยสำคัญ.
ตัวแปรประชากร
ไม่มีตัวแปรทางด้านประชากรศาสตร์เช่นอายุเพศการมีลูก,
ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์ระดับการศึกษาหรือสถานภาพสมรสอย่างมีนัยสำคัญ
ในการคาดการณ์การปรับปรุงความวิตกกังวลต่อสุขภาพ.
บำบัด กระบวนการปัจจัยที่เกี่ยวข้อง
โมดูลเสร็จระดับที่สูงขึ้นของความน่าเชื่อถือการรักษา
ขยาย somatosensory และมีสติที่ไม่เกิดปฏิกิริยาและ
พันธมิตรทำงานที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทำนายใน univariate
การวิเคราะห์การถดถอย ความสามารถในการอ่านและเวลาที่ใช้ในการอ่านได้รับ
ไม่เกี่ยวข้องกับผลอย่างมีนัยสำคัญและมีผู้ดูแลไม่มี.
ในการถดถอยพหุคูณสุดท้ายและรูปแบบ quantile จำนวน
โมดูลเสร็จสิ้นความน่าเชื่อถือของการรักษาและการเป็นพันธมิตรในการทำงาน
ยังคงทำนายอย่างมีนัยสำคัญ.
ต้นไม้การตัดสินใจขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การตรวจสอบสัญญาณ
รูป 1 แสดงผลการวิเคราะห์การตรวจสอบสัญญาณที่ใช้
ในการแบ่งพาร์ติชันแบบทั่วถึง ดังแสดงในรูป ความน่าเชื่อถือ 1 การรักษา
สุขภาพและความวิตกกังวลพื้นฐานทำนายอย่างมีนัยสำคัญทางคลินิกของ
การปรับปรุงที่สำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลักษณะทางคลินิก
2 ถดถอยพหุ พบว่ามากกว่า
สุขภาพพื้นฐานความกังวล ( ไฮ ) ความวิตกกังวลทั่วไป ( ใบ ) , และความไวของความวิตกกังวล ( ASI )
ทำนายปรับปรุงเพิ่มเติมในความกังวลด้านสุขภาพ อาการซึมเศร้า
ปีกับความกังวลสุขภาพที่รุนแรง การออกฤทธิ์ยาที่มี ssri มั่นคง
/ snri comorbid comorbid
, ซึมเศร้าความผิดปกติของความวิตกกังวลไม่ได้ทำนายปรับปรุง ใน
สุดท้ายหลายและควอนไทล์แบบถดถอย ห่วงใยสุขภาพพื้นฐานและความวิตกกังวลยังคงอยู่อย่างไว


ไม่พยากรณ์ ปัจจัยทางด้านประชากรตัวแปร ประชากร ได้แก่ อายุ เพศ มีเด็ก
ทักษะด้านคอมพิวเตอร์ หรือสถานภาพสูงกว่าคาดการณ์การปรับปรุงความกังวล

สุขภาพ .ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการบำบัด
เพิ่มเติมเสร็จสมบูรณ์โมดูลระดับสูงของความน่าเชื่อถือในการรักษา ,
( และสติไม่เกิด และ
ดีกว่าทำงานอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่มพันธมิตร (
) วิเคราะห์ข้อมูล ความสามารถในการอ่านและการใช้เวลาการอ่านไม่มีความสัมพันธ์กับผล

และไม่มีผู้ดูแลในสมการถดถอยพหุคูณ และสุดท้ายควอนไทล์รุ่นจำนวน
เสร็จสมบูรณ์โมดูล , การรักษาความน่าเชื่อถือและทำงานพันธมิตรยังคงสำคัญ

ต้นไม้พยากรณ์ การตัดสินใจขึ้นอยู่กับสัญญาณการตรวจสอบการวิเคราะห์
รูปที่ 1 แสดงผลของสัญญาณการตรวจสอบวิเคราะห์จาก
ในการผล . ดังแสดงในรูปที่ 1 การรักษาความน่าเชื่อถือ
และความกังวลด้านสุขภาพพื้นฐานอย่างมีนัยสำคัญคือการปรับปรุงอย่างมีนัยสําคัญทางคลินิก